Intelligence Artificielle & Automatisation
Modèles prédictifs, IA générative et agents, entraînés sur vos données existantes et restitués dans les tableaux de bord de vos équipes.
En savoir plusExpertise II
Data Governance, MDM & Data Quality
Des référentiels fiables, des responsabilités claires et une qualité mesurée : la condition de tout projet data ou IA qui dure.
La gouvernance n’est pas un comité de plus. C’est l’ensemble des règles, des rôles et des outils qui font qu’une donnée est comprise de la même manière par la finance, les opérations et l’informatique. Nous la mettons en place de façon pragmatique, en commençant par les données qui pèsent le plus sur vos décisions.
Les symptômes que nous rencontrons
- Des référentiels clients, produits ou fournisseurs incohérents d’une application à l’autre
- Des doublons qui faussent les analyses et compliquent les opérations
- Des indicateurs définis différemment par la finance, les opérations et le commerce
- Personne n’est responsable d’une donnée ; les corrections se perdent entre les services
- Des données difficiles à retrouver, sans catalogue ni documentation
- Une faible traçabilité : d’où vient ce chiffre, par quelles transformations est-il passé ?
- Une qualité constatée par les incidents plutôt que mesurée
- Des projets d’IA ralentis, voire bloqués, par l’état des données
Ce que nous mettons en place
- Cadre de gouvernance : rôles (data owners, data stewards), instances, politiques, priorités
- Glossaire métier et dictionnaire de données : une définition unique par indicateur et par concept
- Catalogue de données et lignage, pour retrouver une donnée et comprendre son origine
- Master Data Management : référentiels clients, fournisseurs, produits, articles, organisation
- Qualité des données : règles, mesure, remédiation, tableaux de bord qualité
- Règles métier formalisées et appliquées dans les traitements
- Conformité et protection des données personnelles (RGPD)
- Gouvernance de l’IA : données d’entraînement et de référence, usages autorisés, traçabilité des modèles
Référentiels client, produit, fournisseur
Un référentiel se construit à partir des usages qui en dépendent : facturation, logistique, reporting, relation client. Nous définissons avec vous le modèle, les règles de rapprochement et de dédoublonnage, les responsabilités et le processus de mise à jour, puis nous outillons l’ensemble selon votre contexte.
Cas d’usage typiques
- Référentiel client unique pour un groupe multi-filiales
- Fiabilisation du référentiel produits avant une migration ERP
- Programme qualité des données à visée réglementaire, en banque ou en assurance
Comment nous intervenons
- De façon pragmatique : nous commençons par les données qui pèsent le plus sur vos décisions, pas par un programme exhaustif
- Avec vos métiers : les responsabilités et les règles sont définies avec ceux qui produisent et utilisent la donnée
- Avec l’outillage adapté à votre contexte, choisi après l’analyse des besoins
- Avec un delivery hybride France / Casablanca pour les travaux de reprise et de fiabilisation
Ce que vous obtenez
- Une donnée de référence unique, fiable et partagée
- Des responsabilités et des règles connues de tous
- Une qualité suivie par des indicateurs, pas par des incidents
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